Galactic Cold Cores. VIII. Filament formation and evolution: Filament properties in context with evolutionary models
Notice bibliographique
Résumé
Filaments are key for star formation models. As part of the study carried out by the Herschel GCC Programme, here we study the filament properties presented in GCC.VII in context with theoretical models of filament formation and evolution. A conservative sample of filaments at a distance D<500pc was extracted with the Getfilaments algorithm. Their physical structure was quantified according to two main components: the central (Gaussian) region (core component), and the power-law like region dominating the filament column density profile at larger radii (wing component). The properties and behaviour of these components relative to the total linear mass density of the filament and its environmental column density were compared with theoretical models describing the evolution of filaments under gravity-dominated conditions. The feasibility of a transition to supercritical state by accretion is dependent on the combined effect of filament intrinsic properties and environmental conditions. Reasonably self-gravitating (high Mline-core) filaments in dense environments (av\sim3mag) can become supercritical in timescales of t\sim1Myr by accreting mass at constant or decreasing width. The trend of increasing Mline-tot (Mline-core and Mline-wing), and ridge Av with background also indicates that the precursors of star-forming filaments evolve coevally with their environment. The simultaneous increase of environment and filament Av explains the association between dense environments and high Mline-core values, and argues against filaments remaining in constant single-pressure equilibrium states. The simultaneous growth of filament and background in locations with efficient mass assembly, predicted in numerical models of collapsing clouds, presents a suitable scenario for the fulfillment of the combined filament mass-environment criterium that is in quantitative agreement with Herschel observations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».